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Kampf Gegen Chemotherapieresistenz Und Tumorrezidive! Forschungsteam Der Shandong University Nutzt KI, Um Eine Wirksame Abwehr Gegen Brustkrebsstammzellen Zu Entwickeln

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Brustkrebs ist die Todesursache Nummer eins unter den bösartigen Tumoren bei Frauen und steht seit jeher im Fokus der medizinischen Gemeinschaft. Derzeit ist die zytotoxische Chemotherapie die häufigste systemische Behandlung von Brustkrebspatientinnen. Obwohl der Zustand dadurch bis zu einem gewissen Grad gelindert werden kann, besteht dennoch die Möglichkeit, dass Krebszellen wiederkehren oder Metastasen bilden.

Frühere Studien haben gezeigt, dassBrustkrebsstammzellen (BCSCs) sind die Ursache der Resistenz von Brustkrebs gegen Chemotherapie und Strahlentherapie. Obwohl BCSCs nur einen kleinen Teil der Brustkrebszellen ausmachen, verfügen sie über ein erstaunliches unbegrenztes Proliferationspotenzial und die Fähigkeit, Tumore zu initiieren. Noch schockierender ist, dass der Chemotherapieprozess selbst möglicherweise auch die Umwandlung von Nicht-BCSC-Zellen in BCSCs fördert und dadurch das Risiko eines Tumorrezidivs und einer Metastasierung erhöht.

Es ist offensichtlich, dass ein tiefes Verständnis des Reaktionsmechanismus von BCSC auf Chemotherapie für die Verbesserung der Prognose von Brustkrebspatientinnen sehr wichtig ist. Klinisch wird dringend eine Methode benötigt, mit der BCSC identifiziert und gehemmt werden kann, um die bestehenden Behandlungsmöglichkeiten zu optimieren.

Angesichts dieser HerausforderungLv Haiquan, Sun Rong und Zhang Kai von der Shandong-Universität und Mei Qi von der Shanxi Medical University ist zusammen mit Forschungsteams von Helix Matrix und anderen ein Durchbruch gelungen. Mithilfe von Technologie des maschinellen Lernens und auf Grundlage der mRNA-Analyse haben sie erfolgreich eine neue Methode entwickelt, die BCSC-Signatur, um die Eigenschaften von Krebsstammzellen in Proben von Patientinnen mit primärem Brustkrebs zu beurteilen.Diese Studie enthüllt nicht nur die zentrale Rolle des Polyaminanabolismus bei der BCSC-Regulierung, sondern liefert auch neue Strategien und Richtungen für die klinische Behandlung von Brustkrebs.

Die Studie wurde in der international renommierten Fachzeitschrift Advanced Science unter dem Titel „Polyamine Anabolism Promotes Chemotherapy-Induced Breast Cancer Stem Cell Enrichment“ veröffentlicht.


Forschungshighlights:

* Forscher entwickelten mithilfe maschineller Lernmethoden eine mRNA-basierte BCSC-Signatur, um die Krebsstammzellen in Proben von Brustkrebspatientinnen zu beurteilen

* Diese Studie ergab, dass der Polyaminanabolismus eine Schlüsselrolle bei der BCSC-Regulierung spielt. Die Chemotherapie fördert die Anreicherung von BCSC durch die Aktivierung des durch HIF-1 regulierten Polyamin-Anabolismus-Signalwegs.

* Diese Studie entdeckte einen neuen spezifischen HIF-1-Inhibitor, Britannin, der die durch Chemotherapie induzierte HIF-1-Transkriptionsaktivität, den Polyamin-Stoffwechselspiegel und die BCSC-Anreicherung wirksam hemmen kann, wenn er in Kombination verwendet wird

Papieradresse:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202404853

Verwenden von TCGA-Datensätzen zum Erstellen von Assoziationen zwischen der Pearson-Korrelationsanalyse und Algorithmen des maschinellen Lernens

Um die Stammzelleigenschaften von Patientenproben mit primärem Brustkrebs anhand des Genexpressionsniveaus quantitativ zu bewerten,Für die Studie wurden Daten des Cancer Genome Atlas Consortium (TCGA) zu invasivem Brustkrebs verwendet. Der BRCA1 (BRCA2)-Datensatz wurde verwendet, um die mRNA-Expression mit dem mRNA-Stammzellindex (mRNAsi) unter Verwendung des maschinellen Lernalgorithmus der univariaten logistischen Regression (OCLR) zu korrelieren und so eine mRNA-basierte BCSC-Signatur zu entwickeln.

Die Studie erstellte außerdem Kaplan-Meier-Kurven auf Grundlage eines Datensatzes von 2.032 Brustkrebspatientinnen, teilweise stratifiziert nach der Expression von BCSC P-Sig und N-Sig in Primärtumoren und teilweise basierend auf einem Datensatz von 1.372 Brustkrebspatientinnen, die eine Chemotherapie erhielten.

Insbesondere wurden im Rahmen dieser Studie, wie in Abbildung A unten dargestellt, zunächst 81 Gene mit Pearson-Korrelationskoeffizienten r > 0,70 und 91 Gene mit Pearson-Korrelationskoeffizienten r < -0,70 identifiziert und als BCSC-positive Signatur (P-Sig) bzw. -negative Signatur (N-Sig) definiert.

Entwicklung der BCSC-Signatur

Anschließend wurde im Rahmen der Studie, wie in Abbildung B unten dargestellt, eine rangbasierte Gensatzanreicherungsanalyse (GSEA) durchgeführt, indem die BCSChigh- und BCSClow-Datensätze verglichen und die Gruppen basierend auf der Expression der BCSC-Signatur stratifiziert wurden.

GSEA-Analyse basierend auf TCGA BRCA-Patientenproben

Nach der Analyse der Korrelation zwischen BCSC-Signaturexpression und rezidivfreiem Überleben (RFS) bei 2.032 Patienten stellten die Forscher fest, dass Patienten mit einer BCSC-P-Sig-Expression über dem Median ein signifikant reduziertes RFS aufwiesen, während Patienten mit einer BCSC-N-Sig-Expression über dem Median ein erhöhtes RFS aufwiesen, wie in Abbildung C unten dargestellt.

Kaplan-Meier-Analyse basierend auf TCGA BRCA-Patientenproben

Im Rahmen der Studie wurden außerdem Daten von 1.979 Brustkrebspatientinnen in der Molecular Classification Database (METABRIC) des International Breast Cancer Consortium analysiert.Die Ergebnisse sind in Abbildung D unten dargestellt. Patienten, bei denen innerhalb von 5 Jahren Metastasen auftraten, wiesen in ihren Primärtumoren eine höhere BCSC P-Sig-Expression und eine niedrigere BCSC N-Sig-Expression auf als Patienten, bei denen keine Metastasen auftraten.

Vergleich und Analyse der METABRIC-Datenbank

Darüber hinaus ist in Abbildung E unten Folgendes zu sehen:Die Studie bestätigte auch die BCSC-Eigenschaften in mehreren Brustkrebszelllinien.In Mammosphärenkulturmedium kultivierte Brustkrebszellen zeigten eine höhere Expression von BCSC P-Sig und eine niedrigere Expression von BCSC N-Sig im Vergleich zu in Standard-Polystyrol-Gewebekulturschalen kultivierten Zellen.

Mittels qPCR wurden die mRNA-Expressionsniveaus der P-Sig- und N-Sig-Gene in BCSCs ermittelt.

Um zu beurteilen, wie Chemotherapeutika die BCSC-Population beeinflussen,Im Rahmen der Studie wurden menschliche Brustkrebszellen, MDA-MB-231, in das Brustfettpolster (MFP) weiblicher schwer kombiniert immundefizienter (SCID) Mäuse injiziert und die Mäuse mit Paclitaxel behandelt. Wie in den Abbildungen F, G und H gezeigt, erhöhte Paclitaxel den Prozentsatz der ALDH+-Zellen und die Anzahl der Mammosphären bildenden Zellen signifikant.

ALDH+ und Mammosphären-Erkennungsanalyse

Unterdessen zeigte die RNA-Sequenzanalyse in Abbildung I unten, dass die Behandlung mit Paclitaxel die Expression der meisten BCSC P-Sig-Gene erhöhte und die Expression der meisten BCSC N-Sig-Gene verringerte.

RNA-Sequenzierung

Zusätzlich zu Paclitaxel wurden in der Studie (siehe Abbildung J unten) Brustkrebszellen auch mit den von der FDA zugelassenen Chemotherapeutika Gemcitabin und Carboplatin behandelt.Diese Medikamente erhöhten die Expression des BCSC P-Sig-Gens und verringerten die Expression des BCSC N-Sig-Gens.Wie in Abbildung K unten dargestellt, zeigten Proben von METABRIC-Patienten auch, dass bei Patienten, die eine neoadjuvante Chemotherapie erhielten, die Expression des BCSC P-Sig-Gens im primären Tumorgewebe höher war, während die Expression des BCSC N-Sig-Gens niedriger war.

Vergleich verschiedener Behandlungen bei Brustkrebszelllinien

Der Polyaminanabolismus korreliert positiv mit der BCSC-Anreicherung, und der HIF-1-Inhibitor Britannin kann die Polyaminbiosynthese reduzieren und BCSC ausrotten

Um den Mechanismus der Chemotherapie-induzierten BCSC-Anreicherung aus der Perspektive des Zellstoffwechsels zu erforschen,In dieser Studie wurden 21 Patienten mit TCGA BRCA anhand der Expression von BCSC-Signaturen in die Gruppen BCSChigh und BCSClow eingeteilt und die Werte von 399 Metaboliten zwischen den beiden Gruppen verglichen, wie in Abbildung A unten dargestellt.

Vergleich von Metaboliteninformationen bei 23 TCGA BRCA-Brustkrebspatientinnen

Wie in Abbildung B unten gezeigt, zeigte diese Studie durch eine Analyse der Stoffwechselweganreicherung, dass in Stoffwechselwegen, die mit dem anabolen Stoffwechsel von Polyaminen in Zusammenhang stehen, Metabolite mit unterschiedlichen Anreicherungsgraden gebildet wurden.

Metabolitenontologie-Anreicherungsanalyse (MPEA)

In der folgenden Abbildung C, D,Die Studie ergab, dass Schlüsselenzyme des Polyamin-Biosynthesewegs, wie Ornithindecarboxylase 1 (ODC1), menschliche Spermidinsynthase (SRM) und Sperminsynthase (SMS), in der BCSChigh-Gruppe stärker exprimiert wurden als in der BCSClow-Gruppe.Und die Expression in Sphäroidkulturen, die auf nicht-adhärenten Brustkrebszelllinien gezüchtet wurden, war höher als in Monolayerkulturen, was darauf hindeutet, dass die Polyaminbiosynthese eine wichtige Rolle bei der Regulierung des BCSC-Phänotyps spielt. Gleichzeitig erhöhte die Paclitaxel-Behandlung, wie in Abbildung E unten gezeigt, die Expression von ODC1 und SRM in Brustkrebszelllinien.

Polyamin-Anabolismus-Analyse

Darüber hinaus ist in Abbildung G unten Folgendes zu sehen:Im Rahmen der Studie wurden außerdem Proben von 34 desensibilisierten Brustkrebspatientinnen aus dem Qilu-Krankenhaus der Shandong-Universität gesammelt.Die Analyse der Zellen ergab, dass Patienten, die eine neoadjuvante Chemotherapie erhielten, deutlich erhöhte Ornithin- und Polyaminwerte aufwiesen. Diese Studien weisen alle darauf hin, dass ein verstärkter Polyaminanabolismus die durch Chemotherapie induzierte BCSC-Anreicherung fördert.

Bestimmung von Polyaminmetaboliten in Proben von Patienten mit primärem Brustkrebs

Um den molekularen Mechanismus, durch den die Chemotherapie den Polyamin-Anabolismus bei Brustkrebs fördert, weiter zu analysieren, stellte die Studie fest, dassDie Hemmung des Hypoxie-induzierbaren Faktors (HIF-1α) schwächte den durch Paclitaxel vermittelten Anstieg von ALDH+ und der Sphäroidbildung ab.Es verringerte die Expression der meisten BCSC P-Sig-Gene und erhöhte die Expression der meisten BCSC N-Sig-Gene, was darauf hindeutet, dass HIF-1 eine Schlüsselrolle bei der Regulierung der durch Paclitaxel induzierten BCSC-Anreicherung spielt, wie in den Abbildungen AC unten gezeigt.

ALDH+-Nachweis nach Paclitaxel-Behandlung

Um die Rolle von HIF-1 bei der Regulierung von BCSC-Phänotypen weiter zu untersuchen, wie in Abbildung DG unten gezeigt, wurde im Rahmen der Studie auch MDA-MB-231 mit dem Fluoreszenz-Trackingsystem zur HIF-1-Expression transfiziert. Durch die Entnahme von Tumorgewebe von mit Paclitaxel behandelten Mäusen wurden die Zellen in DsRed+/GFP− (HIF-1−) und GFP+ (HIF-1+) Zellpopulationen unterteilt.Im Vergleich zur DsRed+/GFP−-Zellpopulation hatte die GFP+-Zellpopulation mit hoher HIF-1-Expression und Transkriptionsaktivität eine erhöhte BCSC-P-Sig-Genexpression und eine verringerte BCSC-N-Sig-Expression. Gleichzeitig war die tumorbildende Fähigkeit der GFP+-Zellen signifikant höher als die der unbehandelten Gruppe oder der DsRed+/GFP−-Zellen.

Fluoreszenz-Tracking-Studie der HIF-1-Expression

In den Abbildungen H und I unten fand die Studie heraus, dass die Hemmung von HIF-1α die durch Paclitaxel induzierte ODC1- und SRM-Expression blockierte, was darauf hindeutet, dass Paclitaxel den Polyaminanabolismus in einer HIF-1-abhängigen Weise förderte.

Proteinexpression und Polyaminspiegelerkennung von MDA-MB-231-Subklonzellen

Schließlich ergab die Studie, dass HIF-1 die ODC1- und SRM-Gene durch Transkription aktivierte und den Anabolismus von Polyaminen förderte, was wiederum zur Anreicherung von durch Chemotherapie induzierten BCSCs führte, wie in Abbildung LQ unten dargestellt.

ALDH+-Aktivitätserkennung von MDA-MB-231-Subklonzellen

Wie in Abbildung A unten gezeigt, wurde in dieser Studie das HIF-1-Transkriptionsaktivitätsreportersystem zur Transduktion von SUM159-Zellen verwendet und in einer Naturproduktbibliothek mit 4.320 Naturstoffen nach neuen HIF-1-Inhibitoren gesucht. Die Studie ergab, dassBritannin aus Inula aucheriana hemmte die Transkriptionsaktivität von HIF-1 effektiv und dosisabhängig. Die kombinierte Anwendung von Britannin und Paclitaxel könnte den durch Paclitaxel verursachten Anstieg der intrazellulären Arginin- und Polyaminspiegel dosisabhängig blockieren.Wie in Abbildung BF unten gezeigt.

Chemische Strukturanalyse und Kombinationstherapietests von Britannin

Um den Mechanismus zu untersuchen, durch den Britannin die transkriptionelle Aktivität von HIF-1 hemmt (siehe Abbildung HK unten), wurden in der Studie MDA-MB-231-Zellen mit dem Reportersystem für die transkriptionelle Aktivität von HIF-1 kotransfiziert.Die Ergebnisse zeigten, dass Britannin das durch Paclitaxel induzierte HIF-1α TAD-Aktivitätsreportersystem dosisabhängig abschwächen und die Transkriptionsaktivität von HIF-1 durch Blockierung des Transkriptionsaktivators p300 hemmen konnte.

Immunoblotting und ChIP-Test von MDA-MB-231-Zellen

In Abbildung LQ unten wurden im Rahmen der Studie 2×106 MDA-MB-231-Zellen in SCID-Mäuse injiziert und die Mäuse mit Paclitaxel allein oder in Kombination mit Britannin behandelt. Die Ergebnisse zeigten, dass die kombinierte Behandlung das Wachstum von Primärtumoren signifikant hemmen konnte, ohne das Aussehen und das Gewicht der Mäuse zu beeinträchtigen. Darüber hinaus trat bei 3 von 10 Mäusen 100 Tage nach Absetzen der medikamentösen Behandlung kein Tumorrezidiv auf.Dies deutet darauf hin, dass eine kombinierte Behandlung von Paclitaxel und Britannin bei Mäusen BCSCs vollständig ausrotten kann.

Test an SCID-Mäusen, denen 2×106 MDA-MB-231-Zellen implantiert wurden

KI unterstützt die pathologische Diagnose, und eine HER2-gezielte Therapie könnte der Schlüssel sein

Heutzutage beruht die Diagnose von Brustkrebs nicht nur auf bildgebenden Verfahren, auch die pathologische Diagnostik spielt eine unersetzliche Rolle. Der Expressionsstatus von HER2 (humaner epidermaler Wachstumsfaktor-Rezeptor 2) ist ein wichtiger Aspekt bei der Behandlung von Brustkrebs. KI kann bei der Analyse pathologischer Abschnitte dabei helfen, den Expressionsgrad von HER2 zu ermitteln und eine Referenz für eine anschließende zielgerichtete Therapie bereitzustellen.

Obwohl das Prinzip einfach erscheint, ist es nicht leicht umzusetzen. Um beispielsweise mithilfe der KI-Technologie die Genauigkeit und Wiederholbarkeit der HER2-Interpretation bei Brustkrebs zu verbessern, ist viel Training erforderlich, und das KI-System muss ständig debuggt und mit der Diagnose des medizinischen Personals verglichen werden. Auf dieser Grundlage konzentrierten sich die Forscher auf die Unterscheidung zwischen HER2-negativ und -positiv, wobei sie den Fokus der AI auf die Untergrenze der HER2-Expression richteten und so den Wert der AI bei der Diagnose verschiedener heterogener Brustkrebsarten mit niedriger HER2-Expression bewerteten.

Tatsächlich,Bereits im Jahr 2022 veröffentlichte Professor Lv Haiquan von der Shandong-Universität einen Titelartikel in der biomedizinischen Fachzeitschrift Theranostics, in dem er enthüllte, dass die gezielte Behandlung von A2BR in Kombination mit einer Chemotherapie die Anreicherung von Brustkrebsstammzellen blockieren und die Überlebensrate von Brustkrebspatientinnen nach einer Chemotherapie verbessern könnte.

Link zum Artikel:
https://www.thno.org/v12p2598.htm

Dieses Mal hat Professor Lv Haiquan erneut gezeigt, dass die kombinierte Anwendung von Britannin den Polyaminanabolismus von HIF-1 hemmen und BCSC ausrotten kann, was zweifellos eine neue Idee für die Behandlung von Brustkrebs liefert.In Zukunft wird KI bei der Behandlung von Brustkrebs eine beispiellos wichtige Rolle spielen und ihre Anwendung im medizinischen und gesundheitlichen Bereich zeigt zunehmend großes Potenzial. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und ihrer umfassenden Anwendung wird KI zu einem unverzichtbaren Partner bei der Behandlung von Brustkrebs und sogar Krebs und gibt den Patienten mehr Kraft und Hoffnung.